घरेलू जनरेटिव AI ‘Sarashina’ का मुफ़्त बीटा संस्करण जारी, चैट और 6 मॉडल को सपोर्ट करने वाली API उपलब्ध

टोक्यो के मिनातो वार्ड स्थित SB Intuitions ने 13 अक्टूबर 2026 को ‘Sarashina सेवा’ का मुफ़्त बीटा संस्करण शुरू किया, जिसके ज़रिए घरेलू जनरेटिव AI ‘Sarashina’ को आज़माया जा सकता है। इसमें वेब चैट सुविधा और 6 AI मॉडल को कॉल करने वाली API सुविधा शामिल हैं। Google खाते से लॉग इन करके कोई भी व्यक्ति बिना पहले से आवेदन किए इसे मुफ़्त में इस्तेमाल कर सकता है।

बातचीत के आगे मौजूद छह औज़ार

इस बार जारी की गई सेवा में सबसे पहले वेब चैट को आज़माना चाहिए। AI के साथ बातचीत और अनुवाद का अनुभव सीधे ब्राउज़र में लिया जा सकता है। हालांकि, इस सेवा की असली खासियत शायद इसके पीछे मौजूद API सुविधा है। API वह माध्यम है, जिसके ज़रिए अपने सिस्टम या ऐप से AI की सुविधाओं को कॉल किया जा सकता है।

इसमें 6 मॉडल उपलब्ध हैं। टेक्स्ट तैयार करने और बातचीत के लिए ‘Sarashina3 mini’, आसान कामों को बड़ी मात्रा में और तेज़ी से करने के लिए ‘Sarashina3 nano’, और दस्तावेज़ खोज तथा RAG के लिए ‘Sarashina3 embedding’ शामिल हैं। RAG (रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन) वह व्यवस्था है, जिसमें AI कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ आदि खोजकर मिली जानकारी के आधार पर जवाब तैयार करता है। इसके अलावा, खोज परिणामों की सटीकता बढ़ाने वाला ‘rerank’, इनपुट टेक्स्ट की सुरक्षा का आकलन करने वाला ‘guard’ और जापानी-अंग्रेज़ी व अंग्रेज़ी-जापानी अनुवाद के लिए विशेष रूप से बनाया गया ‘translate’ भी है।

यहां सब कुछ ‘एक ही बुद्धिमान AI’ को सौंपने के बजाय, कामों को भूमिकाओं में बांटा गया है—लिखने वाला, खोजने वाला, क्रम बदलने वाला, निगरानी करने वाला और अनुवाद करने वाला। खाना पकाने की मिसाल लें, तो यह ऐसा है मानो आपको सिर्फ़ एक बहुउपयोगी चाकू देने के बजाय, अलग-अलग कामों के लिए रसोई के सारे औज़ार इस्तेमाल करने की सुविधा दी गई हो।

मुफ़्त API से कंपनियों के लिए ‘आज़माने’ का तरीका बदलेगा

अगर सिर्फ़ चैट सुविधा जारी की गई होती, तो लोग अक्सर यह देखकर ही रुक जाते कि AI किस तरह का जवाब देता है। इस बार API भी उपलब्ध है, इसलिए इसे अपनी कंपनी के सिस्टम में जोड़कर जांचा जा सकता है कि यह इच्छित उपयोग के अनुकूल है या नहीं। कंपनी के भीतर पूछताछ के जवाब देने, दस्तावेज़ खोजने या कई भाषाओं में काम करने जैसे इस्तेमाल पर विचार कर रहे लोगों के लिए मूल्यांकन की बाधा कम होनी चाहिए।

मॉडलों को अलग-अलग भूमिकाओं में बांटना, इन्हें अपनाने पर विचार करने वालों के लिए भी कई संकेत देता है। उदाहरण के लिए, कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ खोजने का सिस्टम बनाते समय embedding से दस्तावेज़ों को खोजने योग्य रूप में तैयार किया जा सकता है, rerank से खोज परिणामों का क्रम बेहतर किया जा सकता है और mini से जवाब तैयार कराया जा सकता है। इसमें guard जोड़ने पर इनपुट की सुरक्षा जांच भी शामिल की जा सकती है। यह केवल उपलब्ध संरचना से अनुमानित उपयोग का एक उदाहरण है, लेकिन काम के हिसाब से मॉडल चुनने की सोच भविष्य में AI के इस्तेमाल की कुंजी हो सकती है।

Sarashina श्रृंखला को जापानी भाषा में मजबूत LLM (बड़ा भाषा मॉडल) के रूप में विकसित किया गया है। इसलिए जापानी भाषा के कामों में इसकी क्षमता जांचना चाहने वाले डेवलपरों और कंपनियों के लिए इसे आज़माकर परखने का यह एक अवसर है। जापानी के लिए तैयार किए गए टोकनाइज़र—यानी टेक्स्ट को AI द्वारा संसाधित की जाने वाली इकाइयों में बांटने की व्यवस्था—का भी परिचय दिया गया है। साथ में बताया गया है कि एक ही टेक्स्ट को अमेरिकी मॉडल की तुलना में आधे टोकनों में दर्शाया जा सकता है। टोकनों की संख्या कम होने से प्रसंस्करण का बोझ और लागत प्रभावित हो सकती है, इसलिए जापानी में AI इस्तेमाल करने वालों के लिए यह एक अहम पहलू है।

आज़माने से पहले उपयोग की शर्तें जान लें

सेवा मुफ़्त है, लेकिन कुछ शर्तें हैं। एक निश्चित समयावधि में किए जा सकने वाले अनुरोधों की संख्या सीमित है, इसलिए यह बड़ी मात्रा में डेटा एक साथ भेजने जैसे इस्तेमाल के लिए उपयुक्त नहीं है। इसे पहले छोटे पैमाने पर आज़माने के लिए बनाया गया है।

बीटा संस्करण कब तक उपलब्ध रहेगा, यह अभी तय नहीं है। यह भी बताया गया है कि गुणवत्ता बेहतर बनाने के उद्देश्य से उपयोगकर्ताओं के इस्तेमाल संबंधी डेटा का उपयोग किया जा सकता है। कामकाज में इसे आज़माने की स्थिति में, गोपनीय जानकारी या निजी डेटा डालना उचित है या नहीं, यह कंपनी के नियमों के अनुसार पहले तय कर लेना बेहतर होगा।

SB Intuitions, SoftBank की सहायक कंपनी है और मुख्य रूप से Sarashina श्रृंखला पर आधारित जनरेटिव AI के अनुसंधान एवं विकास का काम करती है। कंपनी का कहना है कि बीटा संस्करण से जुटाए गए उपयोग संबंधी आंकड़ों और प्रतिक्रियाओं का इस्तेमाल आगे उत्पाद विकास और सुविधाओं के विस्तार में किया जाएगा। घरेलू AI को सभी के इस्तेमाल के लिए उपलब्ध कराने का यह कदम एक खुले प्रयोग की शुरुआत भी है, जहां उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाएं सीधे अगले सुधारों में काम आएंगी।